La Universidad de Toyko crea el primer clasificador celular basado en imágenes de alto rendimiento del mundo

La clasificación celular juega un papel fundamental en la biología molecular, patología, inmunología y virología. Requiere la capacidad de buscar y clasificar rápidamente las células en función de sus características químicas y formas únicas. Los métodos convencionales son limitados para descubrir estas diferencias, o son demasiado laboriosos o requieren mucho tiempo, o tienen que llegar a un compromiso entre velocidad y precisión. El Departamento de Química de la Universidad de Tokio ha desarrollado un clasificador inteligente de células activadas por imágenes (IACS) con un digitalizador ultrarrápido de Spectrum Instrumentation en el corazón. Esta es la primera tecnología de clasificación de células basada en imágenes de alto rendimiento del mundo que puede procesar células con un rendimiento y una precisión sin precedentes. La tecnología es muy versátil y se espera que permita los descubrimientos científicos basados en máquinas en las ciencias biológicas, farmacéuticas y médicas y, en particular, en el cáncer, donde podría clasificar por las pequeñas diferencias entre las células cancerosas y no cancerosas.

IACS utiliza tecnología de inteligencia de máquinas en tiempo real para proporcionar una infraestructura de gestión de datos radicalmente nueva, que permite clasificar las células con precisión a un ritmo sin precedentes. IACS combina imágenes celulares de alto rendimiento, enfoque celular y clasificación celular con una infraestructura única de gestión de datos de software y hardware. Utiliza un número de diferentes tecnologías incluyendo óptica, micro fluidos, electrónica, mecánica y procesamiento de datos. El sistema es flexible y escalable y también ofrece un funcionamiento automatizado en tiempo real para la adquisición de datos, el procesamiento de datos, la toma de decisiones y la actuación de la clasificación. De hecho, incluso cuando se utilizan algoritmos de aprendizaje complejos, el proceso completo se realiza en sólo 32 ms por célula.

Una parte crucial de la configuración del SIGC es la sección que trata de la construcción de imágenes. Aquí se utiliza un microscopio de división de frecuencia múltiple (FDM), que también fue desarrollado en la Universidad. El microscopio FDM es importante ya que puede producir una adquisición de imágenes de campo brillante sensible, continua, de alta velocidad, libre de borrosidad y de fluorescencia de dos colores de células que fluyen a 1 m/s. Esto es necesario para lograr la revolucionaria tasa de procesamiento de ~100 celdas por segundo.

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La otra clave de esta clasificación celular ultrarrápida es adquirir las señales que provienen de los fotodiodos de avalancha en el FDM. Esto se hace pasando las señales a un cartucho digitalizador Spectrum M4i.2212-x8 con una velocidad de muestreo de 1,25 GS/s. Los datos adquiridos se transfieren a continuación a través del bus PCIe de alta velocidad de la tarjeta a un PC, donde se pueden separar los perfiles espaciales contenidos en las formas de onda digitalizadas. La rápida interfaz PCIe del digitalizador permite que este proceso funcione continuamente con una alta tasa de eventos. El proceso de separación implica trabajar en el dominio de la frecuencia, realizando transformaciones de Fourier, que revelan las distintas frecuencias de modulación de cada señal.

Una vez finalizada la construcción de la imagen, los resultados se transfieren, utilizando Ethernet de 10 Gb, a las etapas de análisis de imágenes y gestión del tiempo del SIGC. En este caso, una matriz de compuertas programable en campo (FPGA), tres unidades centrales de procesamiento (CPU), una unidad de procesamiento gráfico (GPU) y un conmutador de red se combinan para realizar el procesamiento de imágenes y la toma de decisiones necesarias utilizando técnicas de aprendizaje profundo en una red neuronal.

Este es un ejemplo de dónde nuestras tarjetas digitalizadoras ultrarrápidas pueden jugar un papel crítico en permitir que los sistemas de reconocimiento de imágenes adquieran y procesen imágenes para satisfacer las demandas de sistemas cada vez más rápidos y precisos. Los diseñadores de sistemas quieren crear soluciones que procesen imágenes en tiempo real y nuestros digitalizadores ultrarrápidos pueden hacerlo posible para aplicaciones como ésta hasta la automatización de fábricas y el control de procesos».

Oliver Rovini, Director Técnico de Spectrum Instrumentation

El Departamento de Química de la Universidad de Tokio forma parte de un gran consorcio de institutos y organizaciones, tanto de Japón como de los Estados Unidos de América, que ha llevado a cabo una investigación fundamental sobre el desarrollo de un motor de búsqueda inteligente de células.